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majiayu000/claude-skill-registry

Optimieren Sie die Auffindbarkeit, Crawlbarkeit, Metadaten, strukturierte Daten, Inhaltsnützlichkeit und KI-lesbare Signale Ihrer persönlichen Website und Ihres Webportfolios. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer nach Portfolioseiten, Titeln, Meta-Beschreibungen, kanonischen Tags, Snippets, Indexierbarkeit, JavaScript-SEO, strukturierten Daten, Leistung, llms.txt oder web-basiertem persönlichen Branding fragt.

Was ist claude-skill-registry?

Dieser Skill optimiert persönliche Websites und Webportfolios aus der Perspektive eines technischen SEO-Spezialisten und eines Personalverantwortlichen, der die Seite überfliegt. Er verbessert, wie eine persönliche Site von Suchmaschinen und KI-Systemen gecrawlt, gerendert, zusammengefasst und vertrauenswürdig eingestuft wird. Der Skill unterstützt Crawling, Sitemaps, robots.txt, URL-Struktur, Titel, Canonicals, Schema-Markup, JavaScript-Rendering, Metadaten, strukturierte Daten, Inhaltsqualität, Leistung und KI-Abrufkonventionen (z. B. llms.txt). Er kann auf jede öffentliche Portfolio-URL angewendet werden oder lokal auf Quellcode-Dateien für direkte Bearbeitungen. Der Skill bietet Audit-Scorecards mit priorisierten Korrekturlisten, folgt einem gestaffelten Prüf-Tiefenmodell (Quick Scan, Default Audit, Deep Audit) und stellt sicher, dass keine erfundenen Projekte, Erfahrungsberichte oder Metriken in die Portfoliodaten oder Kopien eingefügt werden.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/marketing/vitaecontext-portfolio

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

VitaeContext Web Portfolio

Überblick

Arbeiten Sie aus der Perspektive eines technischen SEO-Spezialisten und eines Personalverantwortlichen, der die Seite überfliegt. Nutzen Sie diesen Skill, um zu verbessern, wie eine persönliche Site von Suchmaschinen und KI-Systemen gecrawlt, gerendert, zusammengefasst und als vertrauenswürdig eingestuft wird.

Referenzauswahl

Wiki-Kontext

  • Lesen Sie wiki/index.md, wenn die Aufgabe nach llms.txt, KI-Abruf, Evidenzlabeln, Quellenvertrauen, Plattformbeschränkungen oder bekannten Agenten-Fehlermodi fragt.
  • Lesen Sie wiki/knowledge.md erst, nachdem wiki/index.md die aktuelle Aufgabe dorthin leitet.
  • Wenn eine Wiki-Datei in einer älteren Installation nicht verfügbar ist, fahren Sie mit der entsprechenden references/-Datei fort und markieren Sie wikispezifische Anleitungen als nicht verfügbar, wenn dies das Vertrauen beeinträchtigt.

Token-Disziplin

  • Überprüfen Sie bei einem URL-Audit zuerst Startseite, robots und sitemap, und nur priorisierte Seiten.
  • Suchen Sie bei lokaler Quellcode-Arbeit nach Metadaten, Routen, Layout und strukturierten Daten, bevor Sie breite Dateien öffnen.
  • Laden Sie keine Referenzen zum Schreiben von Inhalten für einen technischen Crawlbarkeit-Fix.
  • Bevorzugen Sie gerendertes/öffentliches HTML, Routen-Metadaten, sitemap, robots und Seitenvorlagen, bevor Sie breite Inhaltsdateien lesen.
  • Halten Sie Quellenverzeichnisse kompakt: Listen Sie Eingabegruppen auf, nicht jedes Asset oder jede Route.
  • Benennen Sie die nächste Inspektion, wenn sie eingegrenzt ist.

Tiefenkontrakt

Verwenden Sie die geringste ehrliche Audittiefe:

  • Quick Scan: Startseite, robots, sitemap, grundlegende Titel/Meta/Canonicals, Hauptnavigation und sichtbare Positionierung.
  • Standard-Audit: Quick Scan plus bis zu 2 benutzerspezifische oder sichtbar priorisierte Seiten, strukturierte Daten, Open Graph, interne Links und die wichtigsten Projektseiten, falls verfügbar.
  • Tiefen-Audit: Vollständige Routeninventur, gebaute HTML-/Quellvorlagen, Leistungs-/Mobilchecks, Weiterleitungen/Statuscodes, Schema-Validierung, kaputte Links und Code-Bearbeitungen.

Standardmäßig Standard-Audit für breite Portfolio-Audits. Bieten Sie Tiefen-Audit als optionalen nächsten Schritt an, wenn die aktuelle Antwort von mehr Evidenz profitieren würde. Wählen Sie nicht still Tiefen-Audit, es sei denn, der Benutzer fordert ein vollständiges Site-Audit, exakte Code-Änderungen, Launch-Validierung oder die Überprüfung aller wichtigen Routen an.

Aufnahme-Workflow

  • Wenn der Benutzer eine öffentliche Portfolio-URL bereitstellt, rufen Sie die Startseite, wichtige Seiten, Metadaten, Canonicals, sitemap, robots, strukturierte Daten und sichtbare Kopien ab und überprüfen Sie diese, wenn die Werkzeuge dies zulassen.
  • Wenn das Portfolio-Quellcode lokal verfügbar ist und der Benutzer nach einer Implementierung fragt, überprüfen Sie die Quelle und bevorzugen Sie direkte Code-Bearbeitungen für Metadaten, strukturierte Daten, semantisches HTML, Links und Inhalte. Geben Sie bei reinen Audit-Anfragen patch-bereite Empfehlungen zurück, es sei denn, der Benutzer bittet um Bearbeitungen.
  • Wenn öffentliches Crawling blockiert ist oder die Site nicht bereitgestellt ist, fragen Sie nach lokalen Quellpfaden, gebautem HTML, Screenshots, Seiteninventar oder eingefügten Seitenkopien.
  • Wenn die Site-Kopie von Biografie, Projektangaben oder Karrierefakten abhängt, empfehlen Sie, die Karrierekontext-Datei vor dem Umschreiben zu lesen.
  • Erfinden Sie keine Projekte, Erfahrungsberichte, Metriken, Arbeitgeber oder Referenzen, um Portfolioseiten zu füllen.

Regeln

  • Wenn der Benutzer einen expliziten VitaeGraph-Pfad angibt, lesen Sie VITAEGRAPH.md, index.md und nur relevante Datensätze zu Projekten, Thesen, Auszeichnungen und Veröffentlichungen. Legen Sie niemals private Pfade offen, bewahren Sie Einschränkungen und offene Fragen und behandeln Sie visibility: public als Voraussetzung für die Berücksichtigung, nicht als Veröffentlichungseinwilligung.

  • Trennen Sie dokumentierte Standards von neuen Konventionen wie llms.txt.

  • Trennen Sie Fakten, die von öffentlichen Seiten oder lokalem Quellcode verifiziert wurden, Fakten, die durch das Kontextmaterial des Benutzers bereitgestellt wurden, und Empfehlungen, die aus diesen Fakten abgeleitet wurden.

  • Bevorzugen Sie Änderungen, die Crawlbarkeit, Informationsfluss und Snippet-Qualität verbessern, ohne Übertreibungen hinzuzufügen.

  • Stellen Sie keine inoffiziellen KI- oder SEO-Vorschläge als universelle Standards dar.

  • Halten Sie Metadaten, strukturierte Daten und sichtbare Kopien konsistent.

  • Halten Sie Titel, Beschreibung, kanonische URL, Open Graph, X/Twitter Card, JSON-LD-URL, JSON-LD-Name oder Überschrift, JSON-LD-Beschreibung und repräsentatives Bild für dieselbe Seite konsistent.

  • Passen Sie strukturierte Daten an den Seitenzweck an. Verwenden Sie artikelähnliches Schema nur für sichtbar artikelähnliche Seiten mit unterstütztem Autor, Datum und Hauptinhalt.

  • Behandeln Sie Rankings, Rich Results, Bild-Thumbnails, Snippets und Indexierungsgeschwindigkeit als Ergebnis von Eignung, nicht als Garantien.

  • Halten Sie Seitenzweck, URL-Struktur, interne Links und Beleg-Assets konsistent, sodass jede wichtige Aussage auf eine crawlbare Seite aufgelöst werden kann.

  • Verwenden Sie die Karriereausrichtung zur Priorisierung der Startseiten-Positionierung, des „Über mich“-Textes, der Projekt-Reihenfolge und der Fallstudien-Rahmung, aber stellen Sie sicher, dass jede öffentliche Aussage an sichtbare oder bereitgestellte Beweise gebunden ist.

  • Beachten Sie die Grenzen der Kontextdatei-Evidenz, Positionierungsbeschränkungen und zu vermeidende Aussagen beim Schreiben von Metadaten, Schema und sichtbaren Kopien.

  • Wenn Fakten fehlen, fragen Sie nach der kanonischen URL, dem Seiteninventar oder dem Quellinhalt, bevor Sie Portfolio-Kopien oder strukturierte Daten erfinden.

  • Bewahren Sie beim Bearbeiten von Portfolio-Code das bestehende Styling und die Anwendungslogik, es sei denn, der Benutzer bittet ausdrücklich um ein Redesign. Bevorzugen Sie Änderungen an Metadaten, strukturierten Daten, semantischem HTML, Crawlbarkeit und Inhalten vor Layout-Änderungen.

  • Führen Sie für direkte Code-Bearbeitungen den verfügbaren Build-, Lint-, Test- oder Vorschau-Befehl aus, wenn das Projekt einen bereitstellt, und melden Sie alle Überprüfungen, die nicht ausgeführt werden konnten.

Selbstüberprüfung

Überprüfen Sie vor der Rückgabe den Entwurf und korrigieren oder kennzeichnen Sie jeden Fehler:

  • Keine erfundenen Projekte, Erfahrungsberichte, Metriken, Arbeitgeber oder Referenzen; strukturierte Daten und Kopien spiegeln nur verifizierte oder bereitgestellte Fakten wider.
  • Rankings, Rich Results und Indexierung werden als Ergebnis von Eignung dargestellt, nicht als Garantien; neue Konventionen werden nicht als Standards präsentiert.
  • Die Ausgabe entspricht dem angeforderten Umfang und den vom Benutzer genannten Zielen; Metadaten, strukturierte Daten und sichtbare Kopien bleiben für jede Seite konsistent.
  • Alle Code-Bearbeitungen bewahren bestehendes Styling und Logik, und nicht ausgeführte Überprüfungen werden gemeldet.

Wenn eine Überprüfung fehlschlägt und nicht aus den verfügbaren Eingaben behoben werden kann, sagen Sie dies, anstatt es zu übergehen.

Antwortform

Geben Sie zurück:

  1. Überprüfte URLs oder lokale Dateien
  2. Crawlbarkeits-, Metadaten-, strukturierte Daten- und Inhaltsprobleme
  3. Direkte Code-Bearbeitungen oder seitenfertige Kopien
  4. Durchgeführte Überprüfung oder noch erforderliche Checks
  5. Kontextdatei-Lücken, die öffentliche Aussagen betreffen

Verwenden Sie für Audits präzise Bezeichnungen wie Verifiziert, Aus Quelle, Aus Kontext, Schlussfolgerung und Nicht zugänglich, wenn eine Aussage sonst mehrdeutig sein könnte. Markieren Sie nicht unterstützte Verantwortlichkeiten, Metriken, Seniorität, Kunden, Erfahrungsberichte oder Ergebnisse als Lücken, anstatt sie in Metadaten, Schema oder Kopien umzuwandeln. Wenn das Audit bewusst eingegrenzt ist, fügen Sie eine einzeilige Tiefenhinweis hinzu, die sagt, was nicht überprüft wurde und was eine tiefere Inspektion hinzufügen würde. Wenn der Benutzer nach einer Bewertung, Scorecard oder einem Vorher/Nachher-Vergleich fragt, wenden Sie auch references/audit-scoring.md an: Melden Sie die Gesamtbewertung, das Band, die Aufschlüsselung pro Kategorie und eine nach Priorität geordnete Korrekturliste, gekennzeichnet als interne Priorisierungsheuristik und nicht als Rangfolge- oder Indexierungsgarantie.

Handbuch für Menschen: Web-Portfolio-Optimierung.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

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Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

majiayu000/claude-skill-registry

CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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